Návrh Školení

Vstup

  • Co jsou vektové databáze?
  • Vektové databáze vs tradiční databáze
  • Přehled o vektorových vloženích

Generování Vektorových Vložení

  • Techniky pro vytváření vložení z různých typů dat
  • Nástroje a knihovny pro generování vložení
  • Nejlepší postupy pro kvalitu a dimenzionalitě vložení

Indexace a Retrievál v Vector Databases

  • Strategie indexování pro vektové databáze
  • Vytváření a optimalizace indexů pro výkon
  • Algoritmy podobnosti hledání a jejich aplikace

Vector Databases ve Machine Learning (ML)

  • Integrace vektových databází s modely ML
  • Řešení běžných problémů při integraci vektových databází s modelem ML
  • Příklady použití: systémy doporučení, získání obrázků, NLP
  • Studie případů: úspěšné implementace vektových databází

Škálovatelnost a Výkon

  • Výzvy spojené s škálováním vektových databází
  • Techniky pro distribuované vektové databáze
  • Výkonnostní metriky a monitorování

Projektní Práce a Studie Případů

  • Praktický projekt: Implementace řešení vektové databáze
  • Recenze aktuálních špičkových studií a aplikací
  • Skupinové prezentace a zpětná vazba

Shrnutí a Další Kroky

Požadavky

  • Základní znalosti databází a datových struktur
  • Familiarita s koncepty školicího stroje (machine learning)
  • Zkušenosti s programovacím jazykem (přednostně Python)

Cílová skupina

  • Datoví vědci
  • Inženýři školicího stroje (machine learning)
  • Software developers
  • Database administrátoři
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie